出版社的资源配置问题2006年“高教”杯全国赛A题国家一等奖摘要在充分理解题意的基础上，我们提出了合理的假设。
通过对问题的深入分析，我们将本题归结为规划问题，并建立了双目标整数规划模型。
模型预备阶段，我们做了大量完整、系统的工作：（1）对过去5年调查问卷分配书号数加权平均，得出各分社分配书号方案；
（2）用GM(1,1)模型（灰色预测模型）对单位书号的销售量进行预测；
（3）人力资源“瓶颈约束”模型；
（4）统计各学科分社市场占有率，限定其分配书号的数量范围，并确定强势产品；
（5）对满意度进行了权重加和处理，并构造函数，建立满意度影响下的潜在经济效益模型。
通过对问题的深入分析，我们将本题归结为规划问题，并建立了双目标整数规划模型。
模型预备阶段，我们做了大量完整、系统的工作：（1）对过去5年调查问卷分配书号数加权平均，得出各分社分配书号方案；
（2）用GM(1,1)模型（灰色预测模型）对单位书号的销售量进行预测；
（3）人力资源“瓶颈约束”模型；
（4）统计各学科分社市场占有率，限定其分配书号的数量范围，并确定强势产品；
（5）对满意度进行了权重加和处理，并构造函数，建立满意度影响下的潜在经济效益模型。
2019/3/9 17:15:20
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基于栅格算法，以欧氏距离变换为基础，完成了点、线、面等任意图形的加权voronoi图生成。
相关论文地址http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LZTX201201025.htm
相关论文地址http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LZTX201201025.htm
2017/1/14 5:24:30
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NMF是一种新的矩阵分解算法，它将1个非负矩阵分解为左右2个非负矩阵的乘积。
由于分解前后的矩阵中仅包含非负的元素，因而原矩阵中的列向量可以解释为对左矩阵中所有列向量(称为基向量)的加权和，而权重系数为右矩阵中对应列向量中的元素。
由于分解前后的矩阵中仅包含非负的元素，因而原矩阵中的列向量可以解释为对左矩阵中所有列向量(称为基向量)的加权和，而权重系数为右矩阵中对应列向量中的元素。
2016/11/15 17:43:41
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根据实际温度与设定温度的偏差与偏差的变化率，利用二维模糊将偏差与偏差的变化率进行模糊化，再利用加权平均的方法解模糊，得到所要的参数。
2020/4/17 23:22:43
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《测量平差程序设计》以C语言作为编程语言，详细讨论了各种平差方法的程序设计原理、编程思路、编程技巧，给出了完整的程序代码和应用算例。
平差方法包括参数平差、条件平差、具有条件的参数平差、具有参数的条件平差、参数加权平差、序贯平差、最小二乘配置、卡尔曼滤波、抗差估计、相关抗差估计、粗差探测、半参数估计、岭估计等。
重点引见了水准网、水平网、GPS向量网等网平差程序设计，网平差程序可进行最小二乘平差、粗差探测、抗差估计、自由网平差、拟稳平差等。
平差方法包括参数平差、条件平差、具有条件的参数平差、具有参数的条件平差、参数加权平差、序贯平差、最小二乘配置、卡尔曼滤波、抗差估计、相关抗差估计、粗差探测、半参数估计、岭估计等。
重点引见了水准网、水平网、GPS向量网等网平差程序设计，网平差程序可进行最小二乘平差、粗差探测、抗差估计、自由网平差、拟稳平差等。
2016/9/1 9:46:09
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作为低秩矩阵逼近在图像处理中具有广泛的应用，其目的是根据退化图像的自类似性得到低秩矩阵来对图像进行去噪，如在计算机视觉和机器学习.低秩矩阵近似方法一般可分为两类，低秩矩阵分解(LowＲankMatrixFactorization，LＲMF)方法和核范数最小化(NuclearNormMinimization，NNM)方法。
2018/11/18 20:57:52
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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